\t \tCientistas do Laborat\u00f3rio de Pesquisa do Movimento Humano (Movi-Lab), sediado no campus de Bauru da Universidade Estadual Paulista (Unesp), usaram intelig\u00eancia artificial para ajudar no diagn\u00f3stico e na identifica\u00e7\u00e3o do est\u00e1gio da doen\u00e7a de Parkinson. \tPesquisa publicada na revista Gait & Posture mostrou que algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina (machine learning ou ML, na sigla em ingl\u00eas) podem auxiliar na identifica\u00e7\u00e3o dos casos da doen\u00e7a por meio da an\u00e1lise de par\u00e2metros espa\u00e7o-temporais do andar da pessoa. \tQuatro caracter\u00edsticas da marcha se mostraram significativas para o diagn\u00f3stico \u2014 comprimento, velocidade, largura e consist\u00eancia da largura do passo (chamada de variabilidade). J\u00e1 na detec\u00e7\u00e3o do est\u00e1gio da doen\u00e7a, a variabilidade da largura do passo e o tempo em que a pessoa ficou com os dois p\u00e9s no ch\u00e3o (apoio duplo) foram os dois fatores que mais se destacaram. \t\u201cNosso estudo traz uma inova\u00e7\u00e3o se comparado \u00e0 literatura cient\u00edfica: usamos uma base de dados maior para fazer o diagn\u00f3stico. Escolhemos a marcha como par\u00e2metro por acreditar que o andar \u00e9 um dos fatores mais comprometidos em pacientes com a doen\u00e7a de Parkinson e n\u00e3o envolve sintomas fisiol\u00f3gicos\u201d, explica Fabio Augusto Barbieri, coautor do artigo e professor do Departamento de Educa\u00e7\u00e3o F\u00edsica da Faculdade de Ci\u00eancias da Unesp. \tA pesquisa recebeu apoio da Fapesp por meio de tr\u00eas projetos. Dela participaram 63 pacientes do Ativa Parkinson, um programa multidisciplinar e sistematizado de atividade f\u00edsica para pessoas com a doen\u00e7a desenvolvido na Unesp de Bauru, al\u00e9m de outros 63 indiv\u00edduos saud\u00e1veis, todos com mais de 50 anos. Os dados foram coletados ao longo de sete anos e alimentaram o banco usado no processo de aprendizado de m\u00e1quina. \tA partir das informa\u00e7\u00f5es das pessoas saud\u00e1veis, os cientistas montaram a chamada linha de base, assinalando os par\u00e2metros esperados do desempenho do andar para a faixa et\u00e1ria analisada. \tForam medidos largura, comprimento, dura\u00e7\u00e3o, velocidade e cad\u00eancia dos passos de cada indiv\u00edduo, e coletadas informa\u00e7\u00f5es como o tempo em que cada um ficou com um p\u00e9 no ch\u00e3o e ambos os p\u00e9s no ch\u00e3o, a variabilidade do andar e a assimetria entre os passos. \tO grupo usou os dados para criar os dois modelos para o aprendizado da m\u00e1quina \u2014 o de diagn\u00f3stico da doen\u00e7a e o de identifica\u00e7\u00e3o do est\u00e1gio em que ela estava nos pacientes. Nessa etapa, os pesquisadores contaram com a participa\u00e7\u00e3o de colegas da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Portugal). \tForam analisados cinco algoritmos\u00a0\u2014 Na\u00efve Baise (NB), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF) e Logistic Regression (LR). O algoritmo NB alcan\u00e7ou uma precis\u00e3o de 84,6% no diagn\u00f3stico da doen\u00e7a de Parkinson. \tPara a identifica\u00e7\u00e3o do est\u00e1gio da doen\u00e7a, os algoritmos NB e RF apresentaram os maiores acertos. \u201cNormalmente, as avalia\u00e7\u00f5es cl\u00ednicas trazem uma precis\u00e3o em torno de 80%. Se conseguirmos combinar a cl\u00ednica com a intelig\u00eancia artificial, ser\u00e1 poss\u00edvel reduzir bastante a chance de erro no diagn\u00f3stico\u201d, afirma Barbieri \u00e0 Ag\u00eancia Fapesp. \t Pr\u00f3ximos desafios \tA doen\u00e7a de Parkinson provoca degenera\u00e7\u00e3o das c\u00e9lulas situadas em uma das regi\u00f5es do c\u00e9rebro respons\u00e1veis pela produ\u00e7\u00e3o de dopamina, subst\u00e2ncia que conduz as correntes nervosas (neurotransmissores) ao corpo. A falta ou diminui\u00e7\u00e3o da dopamina afeta os movimentos e gera sintomas como tremores, lentid\u00e3o, rigidez muscular e desequil\u00edbrio, al\u00e9m de altera\u00e7\u00f5es na fala e na escrita. \tO diagn\u00f3stico atualmente \u00e9 feito com base na hist\u00f3ria cl\u00ednica do paciente e em exame neurol\u00f3gico, sem um teste espec\u00edfico. N\u00e3o h\u00e1 dados precisos de casos, mas estima-se que entre 3% e 4% da popula\u00e7\u00e3o acima de 65 anos tenha doen\u00e7a de Parkinson. \tO doutorando Tiago Penedo, aluno de Barbieri e coautor do trabalho, destaca que a pesquisa pode contribuir no futuro com o diagn\u00f3stico cl\u00ednico, mas um dos pontos a evoluir \u00e9 o de custo. \u201cAvan\u00e7amos na ferramenta e contribu\u00edmos com um banco de dados maior. Mas usamos equipamentos de alto custo, dif\u00edceis de encontrar em cl\u00ednicas\u201d, diz Penedo. \tO equipamento usado na pesquisa est\u00e1 avaliado em cerca de US$ 100 mil. \u201cPara analisar o andar \u00e9 poss\u00edvel usar t\u00e9cnicas mais baratas com aux\u00edlio de cron\u00f4metro ou bases em que a pessoa pisa, mas os resultados n\u00e3o s\u00e3o precisos\u201d, completa Penedo. \tAgora os pesquisadores acreditam que a t\u00e9cnica empregada neste trabalho possa ajudar a buscar novas compreens\u00f5es sobre os mecanismos da doen\u00e7a e a identificar padr\u00f5es de caminhada. \tNesse sentido, um artigo publicado em 2021, com a participa\u00e7\u00e3o de Barbieri, j\u00e1 havia mensurado em pacientes com Parkinson a sinergia do comprimento do passo durante a travessia de obst\u00e1culos e conclu\u00eddo que \u00e9 53% menor do que em pessoas saud\u00e1veis da mesma idade e peso. A sinergia \u00e9 a capacidade do sistema locomotor de adaptar o movimento, combinando fatores como velocidade e posicionamento do p\u00e9, quando \u00e9 preciso cruzar um obst\u00e1culo, como subir a guia da cal\u00e7ada. \tOutro estudo, tamb\u00e9m publicado na Gait & Posture, mostrou que pacientes com doen\u00e7a de Parkinson t\u00eam menor capacidade de adapta\u00e7\u00e3o da postura e comprometimento dos componentes de divaga\u00e7\u00e3o e tremor em compara\u00e7\u00e3o a indiv\u00edduos neurologicamente saud\u00e1veis. O resultado fornece novos insights para explicar a oscila\u00e7\u00e3o maior, mais r\u00e1pida e mais vari\u00e1vel nos pacientes. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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